\documentclass{ctexart}
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\usepackage{hyperref}
\title{图数据可视化与社交媒体内容可视化实验报告}
\author{赵丰}
\begin{document}
\maketitle
完成了基础的实验部分，熟悉了图数据基本处理、图特征参数的计算和社交传播的可视化和 Force-directed Layout 的实现。拓展实验主要完成公益组织图数据可视化和社交媒体内容可视化两方面。
\section{社交媒体内容可视化}
我们采用给定微博数据集中\texttt{zh} 条目的信息，对原始数据进行清洗，结合中文分词技术，
利用现有的词云框架，画出微博热词的词云如下图所示：
\begin{figure}[!ht]
\centering
\includegraphics[width=8cm]{weibo_wordcloud.jpg}
\end{figure}
\section{图数据可视化}
我们以志愿北京上清北高校志愿组织（共66个主要的）为图节点，构造\texttt{cosine}相似度矩阵，根据事先给定的阈值（可调）将相似度矩阵二值化，从而得到图的邻接矩阵。
使用\texttt{graphviz} 绘制的图链接为
\href{http://data-visualization.leidenschaft.cn/visualization/graph_visualization/volunteer_org.svg}%
{volunteer\_org.svg}，部分截图如下：
\begin{figure}[!ht]
\centering
\includegraphics[width=12cm]{volunteer_org.png}
\end{figure}

从图中可分析看出
\begin{enumerate}
\item 清北两校是图的两个连通子图。
\item 从连接性的角度来度量，清华义务讲解队影响力很大，其次是领航志愿服务团。
\end{enumerate}
我们进一步通过图的邻接矩阵计算验证了上面两个结论，其中义务讲解队的度为25，在39个构成连通子图的清华支队中与一半以上的支队
发生关系。
\end{document}
